Evaluation of Egg Quality Traits of Three Indigenous Chicken Ecotypes Kept Under Farmers’ Management Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Understanding egg quality traits of indigenous chicken ecotypes under farmers’ management conditions is very important for designing and implementing environment friendly and community based holistic genetic and performance improvement strategies. This study was conducted to compare three ecotypes (lowland, midland and highland) in Tigray, Ethiopia in terms of their external and internal egg quality traits and to determine relationships among these traits. Materials and Methods: From each ecotype, 50 fresh eggs were used to measure external egg quality traits (egg weight, shell weight, shell ratio, egg length, egg width and egg shape index) and internal egg quality traits (albumen weight, albumen ratio, yolk weight, yolk ratio, albumen height, yolk height, yolk to albumen ratio, Haugh unit and yolk color). One-way ANOVA was used to compare the ecotypes and correlation analysis was used to determine relationships among the traits. Results: Three ecotypes were significantly different on all traits except shell ratio and yolk color. In all other external traits, highland ecotype had higher mean values than midland and lowland had the lowest mean values. Highland also had higher mean values in the internal traits other than albumen ratio whereas lowland had higher mean values than both highland and midland ecotypes. The strength of the significant correlations among the external traits, among internal traits and between external and internal traits varied with ecotype. Conclusion: The differences in the quality of local chicken eggs from the three ecotypes suggest that there is a need for customized genetic and performance improvement strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».